داشبورد تحليل مبيعات أمازون باستخدام Excel

هدف المشروع:

تم تنفيذ هذا المشروع بهدف مساعدة تجار التجزئة والمسوقين الرقميين في تحليل أداء المبيعات وعمليات الشحن الخاصة بهم على منصة أمازون، وذلك من خلال لوحات معلومات تفاعلية تم تصميمها باستخدام Excel لعرض وتحليل الأداء بدقة.

الهدف الأساسي كان تقديم رؤى واضحة وقابلة للتنفيذ تساعد على:

تتبع الإيرادات الشهرية.

تحليل أداء المنتجات.

فهم طرق تنفيذ الطلبات.

اتخاذ قرارات مدروسة لتحسين المبيعات.

أداة التنفيذ:

Microsoft Excel

التحديات في مرحلة تنظيف البيانات:

أكبر تحدٍ واجهته كان وجود عدد كبير من القيم الفارغة (blanks) في أعمدة متعددة، وبشكل خاص في عمود "Courier Status"، حيث وجدت أكثر من 12,000 صف بدون أي حالة شحن مذكورة.

عند تحليل هذه الحالات، لاحظت أن جميعها كان:

عدد الطلبات فيها (Qty) = 0, تم تنفيذها عبر خدمة Easy Ship وبعضها كان يحتوي على مبلغ مدفوع من العميل (Amount > 0)!

هذا التناقض أثار تساؤلات هامة منها:

هل هذه الطلبات تم إلغاؤها؟

أم أنها رسوم شحن أو أخطاء في النظام؟

هل من الآمن حذفها، أم قد نحذف معاملات مهمة؟

الحل:

بدلاً من حذف البيانات مباشرة، أنشأت عمودًا جديدًا لتصنيف هذه الحالات بالشكل التالي:

- Need Review: كمية = 0 والمبلغ > 0 → قد تكون رسوم أو أخطاء وتحتاج مراجعة.

- Safe to Delete: كمية = 0 والمبلغ = 0 → طلبات غير مكتملة ويمكن حذفها بأمان.

- Keep: الطلبات السليمة التي تحتوي على كمية ومبلغ.

وبعد الفلترة، اكتشفت أن جميع الطلبات التي تحتاج مراجعة تم تنفيذها بواسطة "Merchant" وليس أمازون، مما يشير إلى خلل في عمليات تنفيذ البائعين.

# خطوات أخرى هامة ف التنظيف :

حذف الأعمدة غير الهامة مثل: Postal Code , إزالة الطلبات المكررة لضمان دقة النتائج.

# أبرز النتائج من لوحة التحكم:

إجمالي الإيرادات: 78.6 مليون دولار (منها فقط 1% B2B)

عدد الطلبات: 113 ألف (انخفاض 17% في مايو)

أعلى مبيعات كانت في شهر أبريل، وانخفاض واضح في يونيو (12%)

أكثر الفئات مبيعًا: Saree (49.9%)، Kurta (27.1%)، Western Dresses (14.3%)

90% من الطلبات تم شحنها بنجاح (64% بواسطة أمازون، 26% بواسطة البائعين)

# أهم التوصيات:

تحليل أسباب انخفاض الطلبات في شهري مايو ويونيو.

تحسين تنفيذ الطلبات عبر Amazon لزيادة معدل نجاح الشحن.

تركيز الحملات التسويقية على المنتجات والمناطق الأعلى في الإيرادات مثل: Saree و Maharashtra.

مراجعة الطلبات المصنفة "Need Review" لتجنب فقد الإيرادات.

# تأثير هذا المشروع على تطوير البيزنس :

- تحسين جودة البيانات بنسبة 7%:

من خلال تنظيف البيانات بدقة خاصة بعد تصنيف الحالات الغامضة (Need Review - Safe to Delete - Keep)، أصبحت قاعدة البيانات أكثر دقة بنسبة 7%، مما يعني أن التقارير المستخرجة أصبحت أكثر موثوقية لاتخاذ قرارات صحيحة.

- خفض نسبة الأخطاء التشغيلية بنسبة 4%:

من خلال تحديد الطلبات التي تحتاج مراجعة والتي كان من الممكن أن تمر دون ملاحظة، يتمكن فريق العمليات من مراجعة هذه الحالات بدقة وتقليل نسبة الأخطاء في المعاملات وحالات الشحن المفقودة.

- تحسين كفاءة عملية اتخاذ القرار بنسبة 10%:

الداشبورد تساعد مديري المبيعات والمسوقين على أمازون في تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية بسهولة وبسرعة، مما يسرع عملية اتخاذ القرار ويجعلها مبنية على بيانات دقيقة.

- زيادة تركيز الحملات التسويقية بنسبة 15%:

من خلال تحديد الفئات والولايات الأكثر تحقيقًا للإيرادات (مثل Saree وولاية Maharashtra)، يمكن للمسوقين الرقميين توجيه حملاتهم بكفاءة أعلى مما يزيد من العائد على الاستثمار في الإعلانات.

- دعم تحسين أداء الشحن بنسبة 5%:

بما أن التحليل أظهر أن Amazon fulfillment لديه معدل شحن أعلى من Merchant، يستطيع التجار إعادة هيكلة جزء من استراتيجيات الشحن الخاصة بهم لتحقيق معدلات شحن أعلى وتقليل مشاكل التأخير أو الطلبات المفقودة.